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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于个性化推荐领域，涉及基于加权slopeone算法的协同过滤推荐方法，包括：采集用户日志，得到用户及其行为数据；对用户的行为数据进行预处理，得到用户‑项目评分矩阵；根据用户‑项目评分矩阵计算初始中心及其聚类结果；利用初始中心采用K‑means算法更新初始聚类结果中聚类中心的聚类结果，得到最终的用户聚类结果；获取待评分项目，根据最终的用户聚类结果采用加权Slopeone算法计算用户对待评分项目的评分，根据用户对待评分项目的评分采用Top‑N的方式向用户推荐项目；本发明通过计算最优初始聚类中心，使得在后续的聚类过程中可以更快地找到合适的聚类结果，提高了聚类算法的准确性和效率。
主权项：1.基于加权slopeone算法的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：S1、采集用户日志，得到用户及其行为数据；S2、对用户的行为数据进行预处理，得到用户-项目评分矩阵；S3、根据用户-项目评分矩阵计算初始聚类中心Mk和初始用户聚类结果；S4、利用初始聚类中心Mk采用K-means算法更新初始用户聚类结果中聚类中心Mk的用户聚类结果，得到最终的用户聚类结果；S5、获取待评分项目，根据最终的用户聚类结果采用加权Slopeone算法计算用户对待评分项目的评分，根据用户对待评分项目的评分采用Top-N的方式向用户推荐项目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于加权slope one算法的协同过滤推荐方法
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